dxdt.ru: занимательный интернет-журнал

Сделал небольшой шуточный проект – утилита кодирования двоичных данных, аналогично Base32, но на основе англосаксонских (древнегерманских) рун. Код доступен на GitHub. Base32 это алгоритм кодирования данных, использующий латинский алфавит. Он устроен аналогично несколько более широко известному Base64. Смысл использования подобных схем кодирования в том, чтобы отобразить произвольные “двоичные данные” в алфавит, который можно передать через “текстовый канал”, например, электронной почтой (или даже в виде простой распечатки). Конечно, с рунами этот фокус не сработает. Поэтому – проект шуточный.

Руны входят в таблицы Unicode. (“Обобщённые” символы Unicode тоже называют рунами, но в нашем случае – речь про конкретное подмножество, про англосаксонские руны.) Используемое кодирование (представление Unicode) занимает по три байта на каждую руну. При этом для записи 40 битов (пять байтов) в Base32 используется 8 символов: каждый символ несёт пять битов, откуда, собственно, число 32 == 2^5. То есть, получается, что Base32 на основе рунического письма в Unicode превращает пять байтов исходных данных в 24 байта (восьмибитных) закодированного текста. Не очень-то экономно. Оригинальный вариант Base32, построенный на латинском ASCII-алфавите и ASCII-цифрах, даёт результат лучше: пять байтов кодируются восемью байтами (если при кодировании текста используется привычное, 8-битное, представление байта). Но руны выглядят интереснее, что подтверждается скриншотом ниже, на котором запечатлён TLS-сертификат, записанный в runic32.

Примеры использования утилиты, написанной на Go, приведены на странице репозитория Runic32 в GitHub.

На dxdt.ru с 2016 года опубликована небольшая криптографическая библиотека для Arduino, построенная на российском шифре “Магма”. Мне иногда присылают сообщения о проблемах (ошибках, выводимых компилятором), которые возникают при сборке в новых версиях Arduino IDE. Собственно, решение упоминается в комментариях к странице, но я всё же добавил в основной текст подробное пояснение о причине трудностей и о том, как эти трудности победить. Кратко: проблема не в коде библиотеки, а в установленном по умолчанию уровне оптимизации компилятора – в старых версиях Arduino IDE установки были другие. Библиотеку можно использовать без изменений, но нужно подредактировать настройки IDE (штатным способом); второй вариант – использовать обновлённую библиотеку, где параметры оптимизации указаны в исходном коде. Подробности – на странице библиотеки.

Обновления на сервере tls13.1d.pw, который предназначен для тестирования реализаций TLS версии 1.3 и сопутствующих технологий:

1) появилась поддержка ротации (обновления) симметричных ключей сессии. Речь про механизм Key Update, который в TLS применяется для того, чтобы узлы могли перейти на новые ключи внутри уже установленной сессии. Новое поколение ключей вычисляется на основе данных предыдущего поколения. Есть два варианта схемы обновления: на новые ключи либо переходит только один узел, либо оба узла. Для управления обновлением служит TLS-сообщение KeyUpdate. Сервер tls13.1d.pw поддерживает инициированное клиентом обновление (в двух вариантах – с обновлением серверных ключей и без оного), а также, с вероятностью примерно 1/3, может сам передать сообщение KeyUpdate, соответствующее замене серверных ключей (и заменить ключи);

2) теперь сервер перемешивает на своей стороне приоритеты шифронаборов при каждом соединении. Это означает, что могут быть выбраны разные шифры для разных соединений, но для одних и тех же настроек на стороне клиента. В предыдущих версиях приоритеты были зафиксированы, а наивысшее значение имел шифронабор CHACHA20_POLY1305_SHA256. Поэтому, если в качестве клиента выступал, например, браузер Chrome со стандартными настройками, то всегда согласовывался шифронабор с CHACHA20. При этом сервер поддерживает ещё AES в вариантах с 128- и 256-битным ключом. Теперь AES тоже будет иногда выбираться и для клиентов, у которых есть CHACHA20 (естественно, клиент должен заявить поддержку AES);

3) в части, реализующей элементарный веб-сервер, появилась чуть более развитая поддержка URL и кодов статуса HTTP. Теперь сервер различает адреса документов и даже умеет отдавать разные файлы при обращении по разным адресам. Это последнее новшество позволило добавить передачу файла стилей (CSS) и сделать некоторое минимальное оформление страницы результатов (но, собственно, эта часть обновлений не имеет отношения к TLS).

Что касается KeyUpdate, то здесь поддержка браузерами имеет некоторые ограничения: инициировать ротацию ключей на стороне браузера пользователь не может, однако успешная замена серверных симметричных ключей будет отражена на странице результата – там дописывается сообщение о такой замене (интересно, что если браузер на своей стороне ключ не поменял, то расшифровать данные страницы окажется невозможно и пользователь так или иначе не увидит сообщения об успешной ротации ключей). При желании, посмотреть на то, как работает KeyUpdate, можно с помощью утилиты s_client из OpenSSL (нужна современная версия): в s_client есть специальные интерактивные команды ‘k’ и ‘K’ (строчная и заглавная буквы), которые позволяют отправить KeyUpdate с флагами двух видов – замена ключей только одним узлом (k) или обоими узлами (клиентом и сервером).

Описание возможностей сервера есть в отдельной записке.

Добавил к техническому описанию TLS совсем краткое приложение, рассказывающее про DNS-over-HTTPS и DNS-over-TLS как примеры использования TLS для защиты других протоколов. Так как это приложение, и оно небольшое, основную версию документа решил не менять.

Вообще, в этом году обновлений для описания TLS получилось не так много. В июле я внёс исправления и уточнения в основной текст, добавил описание ESNI и приложение, рассказывающее на элементарном уровне о некоторых математических аспектах криптографии на эллиптических кривых (на мой взгляд, это довольно полезное приложение). Посмотрим, как будет развиваться тема в следующем году.

На Wired небольшая заметка (англ.) о том, что системы “искусственного интеллекта”, которые построены на основе популярных сейчас методов машинного обучения, могут содержать в себе алгоритмические закладки, приводящие, в случае активации, к неожиданным эффектам. Это довольно старая тема, но сейчас она начинает проникать в популярные СМИ.

Речь идёт о том, что на этапе обучения в систему могут быть специально заложены сценарии, срабатывающие в строго определённых условиях. Например, при демонстрации конкретного изображения. Хитрость состоит в том, что обнаружить наличие таких сценариев, или как-то гарантировать, что их нет, – чрезвычайно сложно. Дело в том, что современное машинное обучение, грубо говоря, это автоматизированный подбор огромного количества коэффициентов, составляющих некоторые уравнения (или формулы). Получающийся в типичном случае результирующий набор данных, часто называемый “обученной нейросетью”, настолько огромен, что полностью необозрим даже для автоматизированных методов анализа.

Готовая нейросеть работает очень быстро, поскольку задача вычисления результата применения нейросети к конкретному набору входных данных – простая, в вычислительном смысле. В этом, собственно, и состоит удобство: можно быстро получить более или менее приемлемый результат – распознать объект, выбрать сценарий действий и пр. Однако обратная задача, в которой всем возможным значениям на выходе сопоставляются входные значения (то есть, прообразы), оказывается чрезвычайно сложной, требующей больших вычислительных мощностей, если она вообще разрешима на практике.

Представьте, что есть нейросеть, которая обучена узнавать наличие дикобразов на фотографии. В простейшем случае, вы применяете нейросеть к конкретному изображению, а на выходе получаете один бит: “есть дикобраз” – 1; “нет дикобраза” – 0. Пусть входное изображение имеет допустимые размеры в 1 млн пикселей (1000×1000 – это не важно). Посчитать выходной бит нейросети для любого фотоснимка очень просто, компьютер справляется за малую долю секунды. Но развернуть биты обратно, разбив все допустимые входные изображения на два класса (“есть дикобраз”/”нет дикобраза”), очень сложно, так как нейросеть состоит из тысяч коэффициентов, выстроенных в несколько слоёв (или представленных как система уравнений, это не принципиально) – граф состояний нейросети огромен. А перебрать все возможные сочетания пикселей, скармливая нейросети тестовые изображения – и того сложнее. Соответственно, может существовать сочетание пикселей, при наличии которого любой дикобраз, хорошо видимый на картинке, узнан не будет, с гарантией. Просто, на этапе обучения “нейросети” такие картинки специально подсовывались в выборку и отмечались как “здесь точно нет дикобраза”. Это и есть алгоритмическая закладка. Конечно, в несколько утрированном виде, но общая логика – именно такая.

Так что обнаружить алгоритмическую закладку на практике нельзя, а работать эта закладка будет идеально, даже точнее, чем все прочие возможности нейросети. И нейросеть, призванная распознавать объекты в видеопотоке и используемая в системе контроля доступа, станет игнорировать присутствие в кадре людей, надевших маску Микки-Мауса – они смогут беспрепятственно перемещаться по охраняемой территории.

Очень много сообщений про DNS-over-HTTPS в Firefox, про то, что внедрение этого протокола, якобы, “позволяет обходить любые блокировки и DPI”. Между тем, DNS-over-HTTPS (DoH) в Firefox – это способ сокрытия DNS-запросов и DNS-ответов от третьей стороны, причём скрываются только запросы от браузера до рекурсивного резолвера (подразумевается, что до резолвера Cloudflare). Заметьте, что использование DoH не скрывает рекурсивные запросы, источником которых является браузер Firefox. Например, если некоторую уникальную DNS-метку встроить в веб-страницу, то на авторитативном сервере будет видно, откуда пришёл рекурсивный запрос, соответствующий конкретной сессии конкретного браузера. По IP-адресу источника запроса (рекурсивного резолвера), по некоторым другим признакам, можно определить, используется ли клиентом штатный DNS от провайдера доступа, или это та или иная реализация DoH. В качестве источника DNS-меток (такой источник принято называть “праймером”) с большим охватом может работать любой популярный веб-сервис или веб-сайт: например, какой-нибудь веб-счётчик (что-то подобное “Яндекс.Метрике”), страница популярной социальной сети и т.д.

Однако на пути от браузера до рекурсивного резолвера, действительно, запросы и ответы DNS не будут видны третьей стороне, просматривающей трафик, так как они в HTTPS защищены шифрованием. Но к “обходу блокировок” это относится весьма косвенно.

Предположим, что блокировка доступа к веб-ресурсу осуществляется провайдером на уровне DNS. Смысл подобного метода блокирования в том, чтобы браузер (или другие программы-клиенты) не мог определить подлинный IP-адрес, с которым требуется установить соединение. Как такая блокировка работает?

В простом варианте, провайдер так настраивает резолвер, обслуживающий клиента, что в ответ на запрос о заблокированном ресурсе (по имени домена) – резолвер возвращает не подлинный IP-адрес, а либо адрес сервера-заглушки, либо заведомо недоступный адрес. Чтобы это работало, клиент должен использовать DNS провайдера. Эта схема реализуется самыми элементарными средствами. Для её преодоления не требуется ничего зашифровывать, а достаточно использовать другой DNS-резолвер, не провайдерский.

В продвинутом варианте, уже система DPI обнаруживает все DNS-запросы и DNS-ответы, вне зависимости от того, к каким DNS-серверам они отправлены и от каких получены. Фильтрующий узел вмешивается в трафик в том случае, если силами DPI обнаружены запросы, относящиеся к заблокированным именам. Вмешательство в трафик может выражаться как в подмене ответов, так и в блокировании запросов; конечно, можно заблокировать и ответы. В этом случае DoH помогает, так как DPI перестаёт видеть DNS-трафик. Однако тот же фильтрующий узел и DPI можно настроить так, что они будут блокировать трафик DoH. Блокировать придётся весь трафик, а DPI потребуется очень серьёзно доработать. При этом в Firefox по умолчанию будут встроены средства, позволяющие предотвратить автоматическое включение использования DoH. Эти средства предназначены для корпоративных сетевых сред, где фильтрация DNS нередко является обязательным требованием “политик безопасности”. Такое поведение браузера пользователь может преодолеть, если включит использование DoH вручную.

(Отмечу, в скобках, что все описанные выше методы с подменой информации DNS противоречат DNSSEC и, соответственно, будут обнаружены, если клиент поддерживает DNSSEC.)

Защита от просмотра DNS-трафика никак не влияет на блокировку доступа непосредственно по IP-адресу узла: если соединение с конкретным адресом установить не удаётся, то не важно, как этот адрес был получен – через “открытый DNS” провайдера или через “защищённый DNS-over-HTTPS”. Да, нетрудно предложить вариант, в котором IP-адреса постоянно изменяются, а “верный адрес” передаётся только при использовании сервиса DoH. Так можно устроить, если авторитативные серверы DNS соответствующей доменной зоны как-то связаны с провайдером сервиса DoH. Однако при этом активная система блокирования может узнавать “верные адреса”, просто используя свой экземпляр браузера Firefox. Конечно, всегда остаётся экстенсивный вариант развития данной схемы, при котором, с одной стороны, сотни тысяч IP-адресов случайно распределяются по DNS-ответам, а с другой стороны – какие-то, – возможно те же, – сотни тысяч и миллионы адресов попадают под превентивную блокировку. При этом DoH здесь помогает только тем сервисам, у которых очень много IP-адресов.

Нередко можно услышать, что данный метод, применительно к проблеме блокирования доступа, хорош тем, что его трафик, по внешним признакам, не отличается от “обычного HTTPS” (то есть, от HTTPS для веб-сайта). Мало кто готов блокировать весь HTTPS-трафик. Конечно, приложив достаточно вычислительных мощностей, попытаться отличить трафик DoH от работы с веб-сайтами – можно: есть IP-адреса, есть характеристики отправляемых и принимаемых пакетов, продвинутая система блокирования умеет делать проверку сервисов (connection probe) и так далее. Другое дело, что ресурсов для блокирования потребуется действительно много и будут ложные срабатывания. Более того, в качестве следующего шага по защите возможно заворачивание DNS-трафика в “самый настоящий” HTTPS-сеанс работы с обычным веб-сайтом: DNS-запросы могут передаваться браузером в качестве нагрузки, в специальных HTTP-заголовках; и в таких же HTTP-заголовках сервер пришлёт ответы.

В целом, сверхидея DNS-over-HTTPS хорошо укладывается в самую современную концепцию в области информационной безопасности. В этой концепции “доверенными” являются только приложения – клиентское и серверное. То есть, даже операционная система не относится к доверенным. Криптография позволяет двум приложениям надёжно идентифицировать (и аутентифицировать) друг друга: браузер Firefox, используя принесённые с собой TLS-сертификаты, идентифицирует и аутентифицирует серверное приложение, которое исполняется на узлах Cloudflare и реализует сервис рекурсивного опроса доменных имён. Для схемы не важно, каким образом, по каким транзитным сетям, приложения устанавливают между собой соединение. Да, тут есть масса оговорок – про аппаратуру, которая исполняет команды; про ядро ОС, имеющее полный доступ к памяти приложений; и так далее. Но, тем не менее, логическая концепция именно такая. Развитие этой идеи в ближайшем будущем приведёт к тому, что появятся “различные интернеты”, работающие внутри того или иного приложения. Но это другая история.

Вернёмся к DoH в браузере Firefox. Данный инструмент, сам по себе, не является универсальным средством, “позволяющим обходить все блокировки”, но он защищает от утечки информации о DNS-запросах/DNS-ответах на “последней миле”: то есть, на пути от резолвера до браузера. При этом браузер замыкает на стороне пользователя некоторый особый контур, в который теперь входит и защищённая доставка контента (TLS на веб-сайтах), и собственный сервис доменных имён. “Интернет – это то, что показывается в браузере”.

Что может сделать небольшой “гражданский дрон” (беспилотник) в случае, если из-за помех нет связи с пультом управления и также потерян сигнал спутниковой навигации? Понятно, что самое простое – это попытаться относительно медленно спуститься вниз и приземлиться. Такой вариант обычно и запрограммирован. Но оператору хотелось бы, чтобы дрон вернулся к нему в любом случае, если не точно в точку старта, то хотя бы оказался неподалёку от неё.

Понятно, что если навигационная полностью система полагается на сигналы спутников (пусть это GPS, не так важно), то в условиях, когда эти сигналы недоступны из-за помех, беспилотник уже не может не то что вернуться в точку старта, но и нормально продолжать полёт. Конечно, проблему решает автономная инерциальная система навигации. Это самый надёжный вариант.

Качественная и надёжная инерциальная система заметно повысит стоимость беспилотника: комплектующие для точной и лёгкой системы могут оказаться дороже, чем сам аппарат-носитель – речь ведь идёт об относительно недорогом устройстве. Но, с другой стороны, можно взять дешёвые массовые сенсоры, используемые в смартфонах.

Да, точность в таком случае окажется низкой, будет накапливаться ошибка. Накопление ошибок – это основная проблема инерциальной навигации (для всех аппаратов, а не только для “гражданских беспилотников”). Даже небольшое, но непредсказуемое, “мгновенное отклонение” показателей датчиков, за несколько десятков минут полёта с интенсивным маневрированием вполне может привести к уводу измеряемых координат на сотни метров от реального положения аппарата. Но нам-то нужно решить довольно узкую задачу: автономное возвращение к оператору в критическом случае. Так что условия использования инерциальной навигации – тепличные: во-первых, пока работает спутниковая навигация, инерциальную систему можно эффективно корректировать, а история коррекции поможет фильтровать ошибки и после того, как аппарат перейдёт на полностью автономный полёт; во-вторых, возвращение к оператору должно происходить кратчайшим путём и без излишнего маневрирования, поэтому, в большинстве сценариев, автономный полёт займёт всего несколько минут, а аппарат будет стараться сохранять оптимальные для обеспечения точности “аварийной навигации” параметры ускорения. В общем, даже простая и не очень точная инерциальная система – справится.

Тут есть ещё один, весьма важный, момент: дрон мог находиться за каким-то препятствием, например, за углом здания – поэтому вернуться по прямой не выйдет, а для того, чтобы проложить безопасную траекторию, нужно знать, где возможен безопасный полёт. Это означает, что на борту требуется карта, на которой обозначены коридоры безопасного возвращения. Это, впрочем, не слишком сложная проблема: просто, перед началом полёта, придётся разметить эти самые коридоры, ну или надеяться на то, что дрону повезёт.

Современный дрон содержит камеру, часто – не одну. Это хорошее подспорье для создания автономной навигации. Так, параметры движения можно определять по перемещению в поле зрения объектива “текстур” поверхности, над которой происходит полёт. Этот приём некоторые разработчики любительских дронов уже используют. Другой вариант – применение простого машинного зрения: у оператора может быть с собой некая визуальная метка (табличка с QR-кодом, например), в случае потери связи, оператор показывает эту метку в сторону дрона – если последний находится в прямой видимости, то он сможет обнаружить метку с помощью камеры и лететь в её сторону (дальность легко вычислить, зная оптические параметры объектива). Понятно, что метка должна быть не слишком маленькой, а объектив и камера – позволять её обнаружить.

Неплохим развитием этой идеи является какой-либо активный оптический канал, например, лазерный фонарик, который светит в сторону дрона некоторым модулированным сигналом. Во-первых, подобному сигналу на практике сложно поставить помеху (из-за того, что приёмник может быть выполнен узконаправленным, а помехопостановщик не сможет принимать подавляемый сигнал, если только не находится между дроном и источником, либо не видит каких-то отражений); во-вторых, сам сигнал может передавать дрону значение дальности до источника, а азимуты – определит приёмник.

Итак, даже у любительского дрона может быть целый арсенал средств, обеспечивающих более или менее надёжный возврат к оператору и в полностью автономном режиме, и в режиме, когда оператор подаёт аварийный опорный оптический сигнал. Но, конечно, в коммерческих гражданских дронах эти методы вряд ли реализуют.

(Записка с перечнем поддерживаемых элементов протокола TLS 1.3. Чтобы не потерялось.)

Тестовый сервер TLS 1.3 на tls13.1d.pw:

1. Версия протокола: 1.3 (0x0304), Draft-28 (совпадает с 1.3, кроме номера версии) и Draft-23 (в этой версии есть небольшие отличия в алгоритмах от 1.3, версия до сих пор встречается на практике). Вообще, draft-версии соответствуют черновикам RFC, протокол реализовывался (в статусе экспериментального) параллельно с разработкой RFC. Например, Draft-23 был очень распространён: его поддерживали и Firefox, и Chrome. Когда я запускал тестовый сервер, RFC ещё не было, и именно версия Draft-23 была основной.

2. Криптосистема подписи: сейчас используется ECDSA в группе P-384; раньше был вариант в группе P-256 (это названия кривых), можно сделать оба варианта (попеременно выбирать для каждого запроса), но тогда нужна обработка второго сертификата – возможно, добавлю. А вот поддержку RSA пока решил не добавлять.

3. Поддержка DH (при согласовании общего секрета в рамках установления соединения): P-256, P-384, x25519, а также “классический” FFDH с разрядностью 3072 бита (поддерживается, например, Firefox).

4. Шифры: AES-128-GCM-SHA256, AES-256-GCM-SHA384, ChaCha20Poly1305. Нет CCM-режимов. Update 12/01/20: добавлено динамическое изменение приоритетов шифров на стороне сервера; добавлена поддержка сообщений KeyUpdate и, соответственно, ротация симметричных сессионных ключей.

5. Поддержка HelloRetryRequest: сервер, с некоторой вероятностью, отвечает на ClientHello сообщением пересогласования параметров – HelloRetryRequest (HRR), запрашивая другую группу из поддерживаемых клиентом; это происходит только в том случае, если набор групп, заявленный клиентом, позволяет. Это довольно богатое для целей исследования реализаций TLS направление, потому что здесь, в том или ином виде, требуется сохранение состояния соединения. Пример: предположим, что клиент заявляет для DH поддержку x25519, P-256 и FFDHE-3072, но ключ передаёт только для x25519 (это обычная ситуация в TLS 1.3); в таком случае сервер может ответить HelloRetryRequest, запросив либо P-256, либо FFDHE-3072.

6. Поддержка TLS cookie: при ответе с HelloRetryRequest – сервер передаёт клиенту TLS cookie. Это специальное расширение ClientHello/HelloRetryRequest, в котором передаётся некоторое значение – клиент должен вернуть это же значение в новом запросе ClientHello; у TLS cookie две основных роли: 1) “выгрузить” клиенту представление состояния начинающейся сессии, чтобы сервер не хранил дополнительные записи на своей стороне; 2) проверить, что клиент действительно активен и отвечает на запросы по адресу, с которого получено сообщение ClientHello. (Тестовый сервер совпадение значений TLS cookie не проверяет.)

7. Поддержка ESNI: поддерживается два варианта криптосистем DH – P-384, x25519 (в ESNI используется протокол Диффи-Хеллмана со статическими ключами, которые публикуются в DNS); шифр для ESNI – один: AES-128-GCM.

Существенная часть информации о TLS-соединении доступна системам инспекции трафика (DPI). Чаще всего, конечно, упоминается поле SNI (Server Name Indication), в котором передаётся имя сервера. Для маскировки SNI в TLS 1.3 уже предложен дополнительный механизм Encrypted SNI.

Версии TLS ниже 1.3 подразумевают передачу серверных TLS-сертификатов в открытом виде (на начальном этапе установления соединения). В состав сертификата входят и имена сервера (может использоваться несколько), и открытый ключ сервера. Открытый ключ так же идентифицирует сервер, однако в некоторых случаях один и тот же ключ может использоваться с разными именами. Серверный сертификат является важным признаком классификации TLS-соединений, с другой стороны, сертификат имеет существенный размер и требует наличия в составе DPI-системы функций, которые могут разобрать сертификаты по полям и проанализировать – всё это заметная дополнительная вычислительная нагрузка, особенно, если соединений много.

В открытом виде (версии меньше 1.3) на начальном этапе передаются и клиентские сертификаты, которые в TLS используются для аутентификации клиента сервером. Клиентские сертификаты часто применяются в решениях VPN, соответственно, анализ клиентского сертификата в этих случаях позволяет точно распознать начало VPN-соединения.

В TLS 1.3 – сертификаты уже передаются в зашифрованном виде (и серверные, и клиентские), таким образом, переход на TLS 1.3 закрывает данную утечку информации в сторону DPI. (В принципе, передать клиентский сертификат в зашифрованном виде можно и в TLS предыдущих версий, но для этого потребуется сначала установить TLS-соединение, а потом – отправить  с сервера запрос аутентификации, что не всегда совпадает с логикой использования протокола приложением.)

Особенно мощная система DPI может вести статистику соединения: в TLS-трафике присутствует открытая последовательность TLS-записей, поэтому анализирующая поток данных система видит размеры записей, а также их типы. Здесь, опять же, существенный шаг вперёд проделан в версии TLS 1.3. А именно: реальные типы записей в TLS 1.3 скрыты – виден только “исторический” тип Application, назначаемый всем записям в фиктивном заголовке, это делает поток типов однородным, полностью убирая важный источник метаданных для классификации трафика. В более ранних версиях TLS типы записей передаются в открытом виде, так что анализатор потока может обнаружить состояние TLS-сеанса (так как протокол использует записи разных типов для передачи сигналов, сообщений об ошибках и пр.)

DPI видит длину отдельных TLS-записей. Однако TLS позволяет приложению разными способами маскировать реальную длину передаваемых данных. А в TLS 1.3 имеется специально для этой цели предназначенный механизм на уровне защищённого транспорта: длина записей может выравниваться с помощью дополнения. Это означает, что реализация в версии 1.3, минимизирующая утечки метафинформации, может превратить поток данных в последовательность TLS-записей одинакового типа и одинаковой длины – DPI будет сложно за что-то зацепиться.

Подобный статистический анализ трафика требует существенных ресурсов: DPI необходимо не только собирать отдельные пакеты в сессии, но и выделять заголовки, накапливать данные для каждой сессии.

Естественно, хорошо защищённый протокол должен свести к минимуму утечки метаинформации. Это, частично, уже сделано в TLS 1.3, однако TLS является весьма универсальным протоколом, который, к тому же, проектировался с учётом повышения его эффективности в роли транспорта для массовых соединений, а не как протокол, скрытый от DPI. Поэтому пассивные анализаторы трафика всё ещё получают из TLS-соединения дополнительную информацию об узлах и состоянии приложений (дополнительную – по сравнению, например, с информацией уровня TCP, к которой относятся адреса узлов, номера портов, порядок и размер TCP-пакетов и др.). Методы криптографии позволяют спроектировать хорошо замаскированный протокол, но каждый шаг маскировки снижает эффективность, в частности, увеличивает затраты на установление соединения (это перебор адресов, генерация дополнительных секретов и т.д.). Тем не менее, ситуация тут такова, что даже небольшой, но верно спланированный шаг маскировки – существенно затрудняет работу DPI. В ряде случаев, рост “сравнительной сложности” на стороне DPI оказывается, как минимум, экспоненциальным: представьте, что специальный протокол использует перемешивание UDP-пакетов разных потоков, отправляемых по различным адресам серверов.